PVA种类及含量对ZnO压敏电阻片电性能影响研究

作为重要的过电压防护元件,ZnO压敏电阻片的性能也需要不断提高.对ZnO压敏电阻片制备工艺中聚乙烯醇(PVA)的影响进行了研究.通过对比不同PVA种类及含量对造粒的影响后发现,选用的PVA聚合度越高,烧结陶瓷的晶粒尺寸就越小;PVA的添加量越多,晶粒尺寸也越小;其次PVA的聚合度会影响到压敏陶瓷的晶界电阻和击穿场强,它们之间成正相关的趋势,但是过量添加PVA会导致其晶界电阻活化能减小,压敏特性降低,导致泄漏电流密度增大;采用低聚合度的PVA会改善电气性能,即提升其压敏特性并降低泄漏电流密度;造粒过程中,低聚合度PVA水溶液的配比与添加量对压敏电阻的晶界电阻及其活化能的影响较小.因此,造粒过程中推荐采用低聚合度、高醇解度的PVA以提高ZnO压敏电阻片电气性能的一致性.     

Gd2O3掺杂对ZnO压敏电阻片电气性能的影响

研究了不同掺杂含量的Gd2O3对氧化锌(ZnO)压敏电阻片的电气性能、微观特性、物相特性和介电特性的影响.研究表明,掺杂Gd2O3对ZnO敏电阻片的电气性能具有重要影响,掺杂过量的Gd2O3对ZnO敏电阻片的晶粒生长具有抑制作用,锌填隙浓度提升,具体表现在电位梯度、泄漏电流提升而非线性系数大大减小.而掺杂少量的Gd2O3提升氧空位浓度,减小锌填隙浓度,进而抑制泄漏电流.此时掺杂量在0.5％(摩尔分数)Gd2O3电气参数分别为526 V/mm、15 μA/cm2、非线性系数28.该研究可帮助氧化锌压敏电阻优化配方,增强电气性能,改善电力系统的安全稳定性.     

基于BP神经网络的齿轮材料热处理工艺优化

以齿轮材料型号、退火温度、退火时间、淬火温度、淬火时间、回火温度和回火时间7个参数作为输入参数,以耐磨损性能为输出参数,构建出7×35×1三层拓扑结构的齿轮复合材料热处理工艺BP神经网络优化模型,并进行了学习训练、预测验证与应用验证。结果表明,BP神经网络优化模型的预测能力强,预测精度高,平均预测相对误差为3.6%。与原用热处理工艺相比,齿轮材料在采用BP神经网络优化的热处理工艺后耐磨损性能得到明显提高,其中42CrMo-15%WC磨损体积减小44%,42CrMo-50%WC磨损体积减小58%。